2024年5月13日，日本Genspark公司举办了面向日本媒体的圆桌会议。联合创始人兼CTO Kay Zhu与日本市场负责人中村圭佑介绍了AI工作空间“Genspark”的最新功能更新及其在日本企业市场的推广情况。自2025年4月服务启动以来，Genspark的年经常性收入（ARR）已达到约2.5亿美元。
会议中展示的核心理念是，生成式AI不应仅限于聊天界面，而应深入到资料制作、电子表格、内部聊天和开发管理等现有业务流程中。
“AI幻灯片4.0”实现企业专属设计学习
Zhu先生的演示以现场操作为主。
最新推出的“AI幻灯片4.0”新增了技能功能，允许AI学习企业专属的字体、布局和语境整理规则，从而生成符合企业风格的幻灯片。演示中，利用“Gartner分析”技能，AI自动生成了以Genspark为主题的演示文稿。
同时展示了与AI电子表格的联动功能。用户请求“调查Palantir的财务状况，并基于SEC（美国证券交易委员会）公开数据，制作2026年预算的最佳、最差及最可能三种情景”，AI自动生成包含公式的电子表格，并基于数据制作幻灯片，甚至转换成播客风格视频和漫画格式。
Genspark Claw：多渠道自律AI代理
演示还包括“Genspark Claw”，这是基于公司开源的自律AI代理“OpenClaw”，在Genspark提供的虚拟机环境中运行。用户可通过Slack、Microsoft Teams、LINE或Discord等常用渠道下达任务，如请求在LinkedIn发布内容或创作自我介绍歌曲，Claw会自动执行并反馈结果。
70人团队驱动的“灯塔工厂”
为何Genspark能频繁发布新功能？Zhu先生介绍了其内部开发体系。
公司员工约70人，其中工程师50人。其高速开发的秘诀在于AI几乎自动完成了全部代码编写，每天自动生成并合并数十个拉取请求。
演示中，用户在GitHub上提出“将Genspark主页改为‘Hello Tokyo’版本”的问题，AI代理自动完成相关开发、生成拉取请求，并通过自动化测试接近合并阶段。
Genspark将此开发模式称为“灯塔工厂”，视为自律组织的典范，未来计划向客户企业开放此模式。
日本市场面临“业务设计人才”短缺
日本市场负责人中村透露，Genspark全球企业用户已超过5000家，其中超过半数为日本企业。
然而，根据日本总务省《令和7年版信息通信白皮书》数据，日本企业在生成式AI应用策略制定方面落后于中国（95.8%）、美国（90.6%）和德国（90.3%），仅有49.7%的企业制定了相关策略。
中村指出两大瓶颈：一是缺乏能够基于AI进行业务设计的人才，虽然个人使用AI制作资料的人数增加，但能从组织层面重新设计业务流程的专家仍然有限；二是企业高层缺乏对AI应用的具体规划，导致AI应用局限于部分部门，难以实现全公司推广。
Genspark通过企业方案提供伴随支持，协助企业从业务设计层面推动AI落地，并推出如“Genspark for PowerPoint”等插件，方便用户在常用应用中调用AI代理。
日本企业积极采用Genspark
日本多家知名企业如ASKUL、日本国家电通、阪急阪神不动产、船井综合研究所及Bell System 24等均已引入Genspark企业方案。世田谷区作为日本首个采用该方案的地方政府，推动了AI应用的普及。
电通的Genspark团队在提案资料制作、信息收集及内部资料编写等方面，使用数月后实现了每人每周平均节省6小时12分钟的工作时间，折合约40个工作日的年节省工时。
中村介绍，效果评估通过让员工记录Outlook和Google日历中的工作时间，按周和月进行对比分析，确保数据真实有效。
Genspark的差异化优势
被问及为何日本企业选择Genspark，Zhu强调其“一站式”整合多种主流AI模型的能力。用户无需自行跟进层出不穷的新模型，Genspark会持续添加最新技术，确保用户能无缝使用最新AI功能，专注业务应用。
“未来已来，但尚未普及均衡”
Genspark自诩为“AI的翻译者”，致力于缩小能熟练使用最新AI技术者与普通用户之间的差距。Zhu表示，通过提供无需技术背景即可自然指令操作的环境，帮助更多人平等接触先进AI。
他总结道：“未来已经在这里，只是尚未均等分布。”
